Introdução
O método DataFrame.kurt() em Python pandas é usado para calcular a curtose de um DataFrame. A curtose é uma medida estatística que descreve a forma de uma distribuição. Ela mede se os dados são de cauda pesada (heavy-tailed) ou de cauda leve (light-tailed) em comparação com uma distribuição normal. Um valor de curtose positivo indica uma distribuição de cauda pesada, enquanto um valor de curtose negativo indica uma distribuição de cauda leve.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar as bibliotecas necessárias
Para usar o método DataFrame.kurt(), primeiro precisamos importar a biblioteca pandas.
import pandas as pd
Criar um DataFrame
Criaremos um DataFrame que contém alguns dados numéricos.
df = pd.DataFrame({"A": [55, 60, 74, 50], "B": [30, 55, 40, 47], "C": [12, 55, 44, 66]})
Aplicar o método DataFrame.kurt()
Para calcular a curtose do DataFrame, podemos usar o método DataFrame.kurt(). Por padrão, o método calcula a curtose para cada coluna.
kurtosis = df.kurt()
Imprimir o resultado
Finalmente, podemos imprimir os valores de curtose para cada coluna.
print(kurtosis)
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como usar o método DataFrame.kurt() em Python pandas para calcular a curtose de um DataFrame. Seguindo os passos, fomos capazes de importar as bibliotecas necessárias, criar um DataFrame, aplicar o método e imprimir o resultado. Os valores de curtose fornecem insights sobre a forma da distribuição dos dados e podem ser usados para análise estatística.